Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approaching Low-Cost Cardiac Intelligence with Semi-Supervised Knowledge Distillation

論文の概要: Approaching Low-Cost Cardiac Intelligence with Semi-Supervised Knowledge Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02851v1
Date: Wed, 29 Oct 2025 07:18:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.167062
Title: Approaching Low-Cost Cardiac Intelligence with Semi-Supervised Knowledge Distillation
Title（参考訳）: 半監督的知識蒸留による低コスト心知へのアプローチ
Authors: Rushuang Zhou, Yuan-Ting Zhang, M. Jamal Deen, Yining Dong,
Abstract要約: LiteHeartは、心臓人工知能のための半教師付き知識蒸留フレームワークである。低コストの心臓知能システムの診断能力を著しく向上させる。 LiteHeartは、ウェアラブル技術を使って、スケーラブルで安価で正確な毎日の心臓医療を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.65310549615653
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Deploying advanced cardiac artificial intelligence for daily cardiac monitoring is hindered by its reliance on extensive medical data and high computational resources. Low-cost cardiac intelligence (LCCI) offers a promising alternative by using wearable device data, such as 1-lead electrocardiogram (ECG), but it suffers from a significant diagnostic performance gap compared to high-cost cardiac intelligence (HCCI). To bridge this gap, we propose LiteHeart, a semi-supervised knowledge distillation framework. LiteHeart introduces a region-aware distillation module to mimic how cardiologists focus on diagnostically relevant ECG regions and a cross-layer mutual information module to align the decision processes of LCCI and HCCI systems. Using a semi-supervised training strategy, LiteHeart further improves model robustness under limited supervision. Evaluated on five datasets covering over 38 cardiovascular diseases, LiteHeart substantially reduces the performance gap between LCCI and HCCI, outperforming existing methods by 4.27% to 7.10% in macro F1 score. These results demonstrate that LiteHeart significantly enhances the diagnostic capabilities of low-cost cardiac intelligence systems, paving the way for scalable, affordable, and accurate daily cardiac healthcare using wearable technologies.
Abstract（参考訳）: 日々の心臓モニタリングのために高度な心臓人工知能を配置することは、広範囲の医療データと高い計算資源に依存しているため妨げられている。低コスト心インテリジェンス(LCCI)は,1誘導心電図(ECG)などのウェアラブルデバイスデータを使用することで,有望な代替手段を提供する。このギャップを埋めるため,セミ教師付き知識蒸留フレームワークLiteHeartを提案する。 LiteHeartは、診断に関連のあるECG領域に心臓科医がどのように焦点をあてるかを模した地域対応蒸留モジュールと、LCCIとHCCIシステムの意思決定プロセスを整合させる層間相互情報モジュールを導入している。 LiteHeartは、半教師付きトレーニング戦略を使用して、限られた監督の下でモデルの堅牢性をさらに向上する。 38以上の心臓血管疾患をカバーする5つのデータセットで評価され、LiteHeartはLCCIとHCCIのパフォーマンスギャップを大幅に減らし、既存の手法を4.27%から7.10%に改善した。これらの結果から、LiteHeartは低コストの心臓知能システムの診断能力を著しく向上させ、ウェアラブル技術を用いて、スケーラブルで安価で正確な毎日の心臓医療を実現することを実証した。

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